Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Исследование и совершенствование методов вейвлет-обработки сигналов в системах связи

Гомцян, Светлана Геворковна (2019) Исследование и совершенствование методов вейвлет-обработки сигналов в системах связи. PhD thesis, Министерство образования, науки, культуры и спорта республики Армения национальный политехнический университет Армении.

[img]
Preview
PDF (Abstract)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (994Kb) | Preview

    Abstract

    На протяжении нескольких веков математиков, а затем и представителей технических областей, интересовал вопрос о возможности простого и однотипного представления сложных функций и сигналов. Эта задача была решена достаточно эффективно с использованием рядов Фурье и разработанных на их основе методов преобразований. Однако в последние годы стало очевидным, что традиционный аппарат представления функций тригонометрическими рядами Фурье неэффективен для нестационарных, импульсных, цифровых сигналов и изображений, которые получают все большее распространение в современной технике связи. Разработка вейвлетов дала возможность создания новых базисных функций, которые кардинально отличаются от базисной функции рядов Фурье - синусоиды. Именно из-за их особенностей в последнее десятилетие вейвлет-технологии находят практическое применение в различных областях систем связи: при анализе и восстановлении сложных сигналов и изображений, выявлении их тонких локальных особенностей, очистке от шумов и при сжатии, что позволяет обеспечить более качественную передачу и прием радиотехнических сигналов. Этим объясняется актуальность данной работы. Целью диссертационной работы является исследование методов применения вейвлет-технологий в системах связи и разработка средств для повышения эффективности и качества обработки сигналов и изображений. Для решения поставленных в диссертационной работе задач были применены основы теории Фурье и вейвлет-преобразований, мощный инструментарий пакета Wavelet Toolbox системы MATLAB и методы математического моделирования, которые позволили разработать соответствующие программы для оценки эффективности предложенных алгоритмов вейвлет-обработки сигналов и изображений. В процессе исследований получены следующие результаты, отличающиеся новизной: Показаны возможности вейвлет-преобразований при обработке радиотехнических сигналов и изображений, исследованы преимущества и недостатки вейвлет-функций, произведен сравнительный анализ между вейвлет-базисами и тригонометрическими рядами Фурье. Предложены алгоритмы анализа и восстановления, вейвлет- фильтрации и сжатия, а также статистической обработки радиотехнических сигналов и изображений, которые используют наилучшие вейвлет-базисы, оптимальные уровни декомпозиции, эффективные методы пороговой обработки и оптимальные пороговые уровни, полученные в результате исследований. По вышеописанным алгоритмам разработаны компьютерные программы, которые рассчитывают критерии качества обработанных сигналов и позволяют оценить эффективность предложенных алгоритмов. Средствами MATLAB R2013a DSP System Toolbox V.8.4 разработана компьютерная модель восстановления и фильтрации одномерных сигналов, работа которой основана на предложенных алгоритмах. Разработан новый алгоритм маркировки изображения цифровым водяным знаком, который использует лифтинг вейвлет-преобразование и комбинированный метод слияния изображений аддитивным механизмом. В алгоритме применяется биортогональный вейвлет-базис, заранее модифицированный по лифтингсхеме. Результаты исследований, выполненных в ходе диссертационной работы, рaзработанные алгоритмы и компьютерные программы по вейвлет-обработке одномерных и двумерных сигналов могут быть предложены специалистам различных технических областей для решения таких задач, как эффективное восстановление сигналов при приеме; сглаживание и фильтрация зашумленных сигналов; передача информации по узкополосным каналам связи с высокой точностью и степенью сжатия; идентификация и сохранение большого объема изображений в системах безопасности и видеонаблюдения, а также защиты авторских прав изображений и конфиденциальности данных. Достоверность научных положений подтверждена соответствием теоретических основ, аналитических выводов и результатов, полученных в диссертационной работе. Внедрение. Результаты диссертации внедрены: в Институте радиофизики и электроники НАН РА, г. Аштарак, Армения; в ЗАО "Рединет", г.Ереван, Армения. Основные положения, выносимые на защиту: теоретические и практические результаты исследований методов Фурье и вейвлет-преобразований; результаты вейвлет-обработки одномерных и двумерных сигналов в среде Wavelet Toolbox системы MATLAB с использованием различных алгоритмов пороговой обработки и типов вейвлетов; алгоритмы и компьютерные программы, реализующие предложенные методы восстановления, фильтрации и сжатия радиотехнических сигналов, и соответствующие результаты. методы улучшения вейвлетов первого поколения, основанные на лифтингсхеме. новый алгоритм маркировки изображения водяным знаком с применением модифицированного вейвлета. Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертации докладывались на: международных научно-технических конференциях "Современные проблемы радиотехники и телекоммуникаций" (Севастополь, Россия, 2016, 2017 гг.); ежегодных научных конференциях НПУА (Ереван, Армения, 2016¬2018 гг.); научных семинарах факультета Радиотехники и Систем связи НПУА (Ереван, Армения, 2016-2018 гг.). Публикации. Основные положения диссертации представлены в 8 научных работах, список которых приводится в конце автореферата. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы, включающего 122 наименований. Основной текст работы составляет 113 страниц, включая 59 рисунков и 7 таблиц. Общий объем работы составляет 124 страницы. Диссертация написана на армянском языке. Ֆուրիե-շարքերը և դրանց վրա հիմնված ձևափոխության մեթոդները, անկախ իրենց ակնհայտ թերությունների, այժմ էլ ընկած են գիտության և տեխնիկայի նոր և առաջատար ոլորտների հիմքում: Սակայն Ֆուրիե-ձևափոխությունները պատկերացում են տալիս ազդանշանի մասին միայն հաճախականային տիրույթում և լավ չեն ներկայացնում ոչ պարբերական ազդանշանների տեղային առանձնահատկությունները: Ուստի վերլուծության համար առաջանում է այլ տեսակի ֆունկցիաների անհրաժեշտություն, որոնք տեղայնացված են ինչպես ժամանակի, այնպես էլ տարածության մեջ: Սկզբունքային նոր բազիսների հիման վրա կառուցվող վեյվլետ-ֆունկցիաները, իրենց առանձնահատկությունների շնորհիվ, վերջին տասնամյակներում գտնում են գործնական կիրառություն նաև կապի համակարգի տարբեր ոլորտներում բարդ ազդանշանների և պատկերների նուրբ առանձնահատկությունների բացահայտման, վերլուծման և վերականգնման, սեղմման և աղմուկներից մաքրման գործընթացում: Դա կարող է ապահովել ազդանշանների ավելի որակյալ հաղորդում և ընդունում: Ուստի, վեյվլետ-տեխնոլոգիաների ներդրումը ժամանակակից կապի համակարգերում համարվում է արդիական խնդիր: Աշխատանքի նպատակն էր ցույց տալ, որ վեյվլետները իր հատկությունների շնորհիվ ամենևին էլ չեն զիջում ազդանշանների ավանդական դարձած Ֆուրիե-վերլուծության ապարատին, իսկ որոշ հարցերում անհամեմատելի արդյունավետ են, ինչպես նաև առաջարկել կապի ոլորտում վեյվլետ-տեխնոլոգիաների կիրառման առավել օպտիմալ եղանակներ, ազդանշանների մշակումը արդյունավետ դարձնելու համար: Սույն նպատակն իրագործելու համար կատարվել են մի շարք հետազոտություններ և մշակումներ, որոնց հիմանական արդյունքները ներկայացվել են ատենախոսությունում. ^^՜ւ՚ԼՃՅ և Mathcad միջավայրում հետազտվել և հիմնավորվել են Ֆուրիե-ձևափոխության հիմնական թերությունները և վեյվլետ- ֆունկցիաների հիմնական առավելությունները համեմատական վերլուծություն իրականացնելով: Մշակվել են ռադիոտեխնիկական ազդանշանների և պատկերների վեյվլետ-վերլուծման և վերականգնման արդյունավետ ալգորիթմներ, որոնց շնորհիվ կարելի է ապահովել ազդանշանների և պատկերների վերականգնման 10-12..,10-15 կարգի սխալանքներ: Մշակվել են լավագույն վեյվլետ-բազիսներ և օպտիմալ շեմային մեթոդներ կիրառող վեյվլետ-զտման ալգորիթմներ, որոնց արդյունավետության մասին վկայում են վեյվլետ-գործակիցների աղմուկների գնահատված մակարդակները: MATLAB R2013a-ի DSP System Toolbox V.8.4 միջոցներով մշակվել է նաև միաչափ ազդանշանների վերականգնման և աղմուկներից մաքրման համակարգչային մոդել, որն ապահովում է 2 • 10-11 արժեքը չգերազանցող միջին քառակուսային սխալանք: Մշակվել է առանց որակի զգալի անկման վեյվլետ-սեղմման ալգորիթմ, որի օգնությամբ հետազոտվող պատկերը հաջողվեց սեղմել ավելիFourier series and their transformation methods, despite their obvious disadvantages, are still lying in the fields of many new and advanced fields of science and technology. However, Fourier transforms represent the signal only in the frequency domain and do not represent the local specifications of non-periodic signals. Therefore there is the need for other types of analysis functions that are localized in both time and space. Wavelet-functions are built on the new principal bases and, thanks to their peculiar properties, have been finding their practical application in various areas of the communication system in the process of detecting the subtle features, analyzing and restoring, compressing and denoising of complex signals and images. It can provide better signal transmission and reception. Thus, the introduction of wavelet-technology in modern communication systems is considered an urgent problem. The purpose of the work is to show that, thanks to their peculiarity, the wavelets are not inferior to the traditional Fourier analysis apparatus, and in some cases are incomparably more effective, as well as to offer the most optimal ways of use the wavelet-technology in the field of communication to make the signal processing more efficient. To accomplish this goal, a number of research and development has been done, the main results of which are presented in the thesis: Through comparative analysis, the main disadvantages of Fourier transforms and the main advantages of wavelet-functions were investigated and substantiated in the MATLAB and Mathcad software environments. Efficient algorithms for wavelet-analysis and synthesis of radio- technical signals and images have been developed, that provide a root-mean- square error of the reconstruction of the order of 10"12...10"15. Based on optimal threshold processing methods and the best wavelet- bases, wavelet filtering algorithms have been developed, the effectiveness of which was estimated by the noise levels of the processed wavelet coefficients. Based on the proposed algorithms, with the help of MATLAB R2013a DSP System Toolbox V.8.4, a computer model for real-time reconstruction and filtering of one-dimensional signals has been developed, which provides a root- mean-square error of the restoration not exceeding 2-10-11.

    Item Type: Thesis (PhD)
    Additional Information: Կապի համակարգերում ազդանշանների վեյվլետ-մշակման եղանակների հետազոտումը և բարելավումը: Research and improvement of wavelet-signal processing methods in communication systems.
    Uncontrolled Keywords: Գոմցյան Սվետլանա Գևորգի,Svetlana Gomtsyan
    Subjects: Control, Automation and Electrical Engineering
    Divisions: UNSPECIFIED
    Depositing User: NLA Circ. Dpt.
    Date Deposited: 16 Jan 2020 13:05
    Last Modified: 06 Feb 2020 16:12
    URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/10791

    Actions (login required)

    View Item